每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言H2o包的几个应用案例 笔者寄语:受启发想了解H2o平台的一些R语言实现,网上已有一篇H2o的demo文件.笔者在这多贴一些案例,并且把自己实践的一些小例子贴出来. 关于H2o平台长啥样,可以看H2o的官网,关于深度学习长啥样,可以看一些教程,比如ParallelR博客之中的解析. 下面主要是贴几个案例,让大家看看. ----------

原文出处:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/7348328.html 最近在做基于Mondrian的olap开发,总结一下! 一. schema构建 1.思考:我们为什么要构建多维模型? 多维模型schema就相当于我们多维分析的一个逻辑模型,就类似于我们开发一个java应用模块的uml原型图.试想,没有原型图,开发一个应用就是盲目的,这里如果没有逻辑模型,你的多维分析也就是盲目的! 2.多维模型的基本概念和主要架构 A.基本概念: cube可以理解为数据仓

非常偶然发现了一个精度损失的问题,简单来说: 有表达式: l = i/30 + j/40 + k/25, 求当{i,j,k} = {50,85,27}时l的值,非常easy,用计算器立即能够算出答案为4.8717,可是编写了下面程序来实现: int i = 50,j = 85, k = 27; double l = i/30 + j/40 + k/25; 执行后,结果显示4.000000000. 为什么?这是由于在C++中两个整数相处得到的结果还是整数.故除法都被四舍五入了再相加.就得到结果4.

在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?).今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图: 前:

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习

笔者:受alphago影响,想看看深度学习,但是其在R语言中的应用包可谓少之又少,更多的是在matlab和python中或者是调用.整理一下目前我看到的R语言的材料: ------------------------------------------------------------ 近期,弗莱堡大学的Oksana Kutina 和 Stefan Feuerriegel发表了一篇名为<深入比较四个R中的深度学习包>的博文.其中,四个R包的综述如下: MXNet: MXNet深度学习库的R接

这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了.不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间. 在编辑本文的过程中,惊喜的发现Awesome系列的其他资源:地址在github: 1.DotNet 资源大全中文版 2.Java资源大全中文版 3.JavaScript 资源大全中文版 一  集成开发环境 RStudio –

直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过

Introduction Deep learning is a recent trend in machine learning that models highly non-linear representations of data. In the past years, deep learning has gained a tremendous momentum and prevalence for a variety of applications (Wikipedia 2016a).

一.R语言的mlr packages install.packages("mlr")之后就可以看到R里面有哪些机器学习算法.在哪个包里面. a<-listLearners() 这个包是听CDA网络课程<R语言与机器学习实战>余文华老师所述,感觉很棒,有待以后深入探讨.以下表格是R语言里面,52个机器学习算法的来源以及一些数据要求. class name short.name package note type installed numerics factors or

本文转载于雪晴数据网 相关内容: sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark Sparklyr与Docker的推荐系统实战 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 ---------------------------------------- 日前,Rstudio公司发布了sparklyr包.该包具有以下几个功能: 实现

1.0 - TensorFlow model 导入相关依赖包. import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops from cnn_utils import * 初始

[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据 openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据 googlesheets:读取google电子表格数据 haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网

一.RNN基本结构 普通神经网络不能处理时间序列的信息,只能割裂的单个处理,同时普通神经网络如果用来处理文本信息的话,参数数目将是非常庞大,因为如果采用one-hot表示词的话,维度非常大. RNN可以解决这两个问题: 1)RNN属于循环神经网络,当从左到右读取文本信息的时候,上一时刻的状态输出可以传递到下一时刻,例如上图的a表示状态,a(1)向下传递,这样就考虑了前面的信息,如果是双向RNN的话,上下文都考虑进去了. 2)RNN参数是共享的.为方便理解,上述图示是展开的RNN结构,其实RNN只

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和

[在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程.具体如下]   [下面列出每个步骤最有用的一些R包] 1.数据导入以下R包主要用于数据导入和保存数据:feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata

转载请注明出处,谢谢. 再次声明下,本人水平有些,错误之处敬请指正. 函数 函数是R基本的块结构单元:为了掌握本书中的更高级技术,你需要对函数有扎实的了解.也许你已经写过一些函数,并了解函数的基本知识.本章的焦点在于将你现有的对函数非正式的认识,转变为严密的理解,你将了解什么是函数,函数是如何工作的.在这一章你将看到一些有意思的技巧和技术,但最重要的是构造块结构更高级的技术. 理解R最重要的一点是,函数是自治的对象.可以像其他任何类型的对象一样来使用函数.这一点在函数编程中将深入讲解. 测试 回

深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数"中我们介绍了神经网络常用的损失函数.本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及基于梯度下降的一类优化算法.首先介绍梯度下降法的主要思想,其次介绍批量梯度下降.随机梯度下降以及小批量梯度下降(mini-batch)的主要区别. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 梯度下降法 主要思想:沿着梯度反方向更新相